2024年2月15日に國(guó)際ロボット連合（IFR）がドイツ?フランクフルトで発表したデータによると、現(xiàn)在、世界で稼働中のロボットの保有臺(tái)數(shù)は約390萬(wàn)臺(tái)の新記録に達(dá)しており、この需要は一連のエキサイティングな技術(shù)革新によって推進(jìn)されている。IFRは2024年の5大ロボットトレンドを同時(shí)に発表した（図1）。

図1 2024年の5大ロボットトレンド

出所：國(guó)際ロボット連合會(huì)（IFR）。

1、人工知能（AI）と機(jī)械學(xué)習(xí)

ロボット技術(shù)や自動(dòng)化の分野で人工知能（AI）を利用する傾向が続いている。生成型AIの出現(xiàn)は新しいソリューションを切り開(kāi)いた。AIのこのサブセットは、訓(xùn)練を通じて學(xué)習(xí)したものの中で新しいものを作り出すために特化されており、ChatGPTのようなツールが普及している。ロボットメーカーは、コードではなく自然言語(yǔ)を使用してロボットをより直感的にプログラミングできるように、生成AIに基づくインタフェースを開(kāi)発しています。労働者は、ロボットの動(dòng)作を選択し、調(diào)整するために専用のプログラミングスキルを必要としなくなります。

別の例は、デバイスの將來(lái)の狀態(tài)を決定するためにロボット性能データを解析することができる予測(cè)AIである。予測(cè)メンテナンスにより、メーカーのマシンダウンコストを節(jié)約できます。米國(guó)情報(bào)技術(shù)革新財(cái)団（Information Technology and Innovation Foundation、ITIF）のデータによると、自動(dòng)車部品業(yè)界では、1時(shí)間あたりの計(jì)畫外停止のコストが130萬(wàn)ドルと推定されており、予測(cè)メンテナンスには大きなコスト削減潛在力があることを示している。機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムは、最適化のために同じプロセスを?qū)g行する複數(shù)のロボットからのデータを解析することもできる。一般的に、機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムが提供するデータが多ければ多いほど、その性能は良くなります。

2、連攜ロボットを新たな応用分野に広げる

ヒューマンコラボレーションは依然としてロボット技術(shù)の主要な傾向である。センサー、視覚技術(shù)、スマートグリップの急速な発展により、ロボットは環(huán)境変化にリアルタイムに反応し、人間の労働者と一緒に安全に働くことができるようになった。

コラボレーションロボットの応用は、人間労働者の負(fù)擔(dān)を軽減し、サポートするための新しいツールを提供しています。重量物を運(yùn)搬したり、繰り返したり、危険な環(huán)境で作業(yè)したりする必要があるタスクを支援することができます。

ロボットメーカーが提供するコラボレーションの応用範(fàn)囲は拡大している。

最近の市場(chǎng)動(dòng)態(tài)の1つは、熟練溶接工の不足に後押しされて、ロボット溶接の応用が増加していることである。このニーズは、自動(dòng)化が労働力不足をもたらすのではなく、労働力不足を解決する方法を提供していることを示している。したがって、従來(lái)の産業(yè)用ロボットの動(dòng)作速度ははるかに速く、製品の利益が逼迫している狀況に対応するために生産性を向上させるためには依然として非常に重要であるため、従來(lái)の産業(yè)用ロボットへの投資の補(bǔ)充となるであろう。

新たな競(jìng)合他社もコラボレーションロボットに重點(diǎn)を置いた市場(chǎng)に參入している。移動(dòng)ロボットハンドは、連攜ロボットアームと移動(dòng)ロボット（AMR）の結(jié)合體であり、新しい使用例を提供し、連攜ロボットの需要を大幅に拡大することができる。

3、ロボットを動(dòng)かす

移動(dòng)ロボット――「MoMas」と呼ばれ、自動(dòng)車、物流、航空宇宙などの業(yè)界で材料運(yùn)搬任務(wù)の自動(dòng)化を?qū)g現(xiàn)することができる。ロボットプラットフォームの移動(dòng)性とロボットアームの柔軟性を組み合わせています。これにより、複雑な環(huán)境で物體をナビゲートしたり操作したりすることができ、製造業(yè)への応用に重要である。これらのロボットにはセンサーとカメラが裝備されており、機(jī)械や機(jī)器の點(diǎn)検やメンテナンスが可能です。モバイルロボットの顕著な利點(diǎn)の1つは、人間の労働者と協(xié)力してサポートすることができることです。熟練労働力の不足と工場(chǎng)職位申請(qǐng)者の不足は需要を増やす可能性がある。

4、デジタル雙子

デジタル雙晶技術(shù)は、仮想レプリカを作成することで物理システムのパフォーマンスを最適化するツールとしてますます使用されている。工場(chǎng)內(nèi)のロボットはデジタル統(tǒng)合を採(cǎi)用することが増えているため、デジタル雙晶システムは実際の運(yùn)行データを利用してシミュレーションを行い、可能な結(jié)果を予測(cè)することができる。雙子ロボットは純粋にコンピュータモデルであるため、セキュリティ上の危険性をもたらすことなく圧力テストや修正を行うことができ、コストを削減することができます。すべての実験は物理世界そのものに觸れる前に検査することができる。デジタル雙子はデジタル世界と物理世界の間に橋を架けている。

5、人型ロボット

ロボット技術(shù)は人型ロボットにおいて大きな進(jìn)展を遂げ、人型ロボットは様々な環(huán)境で様々なタスクを?qū)g行することができる。人型ロボットは2本の腕と2本の足を持ち、人間のために作られた作業(yè)環(huán)境で活用することができます。したがって、既存の倉(cāng)庫(kù)プロセスとインフラストラクチャに容易に統(tǒng)合できます。

中國(guó)工業(yè)?情報(bào)化部（MIIT）はこのほど、2025年までに人型ロボットを大規(guī)模生産するための詳細(xì)な目標(biāo)を発表した。工信部は、人型ロボットはコンピュータやスマートフォンと同様に、私たちの生産方式や人間の生活様式を変えることができる別の転覆技術(shù)になる可能性が高いと予測(cè)している。

人型ロボットの各業(yè)界への潛在的な影響はエキサイティングな発展分野となっているが、その大規(guī)模な市場(chǎng)応用は依然として複雑な課題である。コストは重要な要素であり、モバイルロボットなどの成熟したロボットソリューションと比べて、成功するかどうかは投資収益率にかかっています。

國(guó)際ロボット連合のマリーナ?ビル會(huì)長(zhǎng)（Marina Bill）は、「2024年の5大補(bǔ)完的な自動(dòng)化の傾向は、ロボット技術(shù)が多學(xué)科分野であり、さまざまな技術(shù)が融合しており、さまざまなタスクにインテリジェントなソリューションを創(chuàng)出していることを示している。これらの進(jìn)歩は、産業(yè)とサービスロボット分野の融合と仕事の未來(lái)を引き続き形作るだろう」と述べた。